數(shù)據(jù)新聞倫理風險及規(guī)范發(fā)展研究

王海濱 葛方度

【內(nèi)容摘要】 當下，數(shù)據(jù)新聞在全球新聞媒體中得到廣泛應用，但數(shù)據(jù)新聞的發(fā)展也伴隨出現(xiàn)各式各樣的倫理風險，如算法錯誤、個人隱私泄露、算法歧視、商業(yè)利益驅使下的不良誘導、新聞原有的人文關懷缺失等。解決這些倫理風險問題的關鍵是處理好新聞媒體人與智能算法間的關系，應從堅守新聞理念、風險預防、完善立法、行業(yè)監(jiān)管等多個角度規(guī)范數(shù)據(jù)新聞的發(fā)展路徑，盡可能減少數(shù)據(jù)新聞所帶來的倫理風險。

【關 鍵 詞】數(shù)據(jù)新聞;倫理風險;算法歧視;算法濫用

隨著大數(shù)據(jù)及人工智能技術的迅速發(fā)展，全球主要新聞媒體也迅速將其應用到新聞生產(chǎn)與分發(fā)的過程之中，從而推動“數(shù)據(jù)新聞”①的不斷發(fā)展。數(shù)據(jù)新聞本質上是“利用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等技術手段從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新聞線索，通過可視化技術呈現(xiàn)新聞故事的新聞報道方式”② 。但是，在看到數(shù)據(jù)新聞給媒體行業(yè)帶來高效、及時等便利的同時，也要看到它不可避免地危及現(xiàn)有人類社會的倫理秩序。這些倫理風險主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)算法、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)應用等三個維度，媒體人在應用數(shù)據(jù)新聞之時應保持警醒。

一、數(shù)據(jù)新聞的算法風險

算法是數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)過程中所面臨的第一維度風險。算法原指數(shù)學的運算法則，后來隨著計算機技術的廣泛應用，被用來指代計算機運行過程中所執(zhí)行的代碼程序。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術與人工智能及大數(shù)據(jù)的廣泛應用，算法技術取得了前所未有的進步，并被應用到人類社會生活中的各個領域。就數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)過程而言，算法是將挖掘的新聞數(shù)據(jù)進行歸納、分析并重新生成新聞的基本過程。在當今媒體生產(chǎn)數(shù)據(jù)新聞的過程中，面臨著兩個層次的倫理風險。

第一，算法泄露風險。進入大數(shù)據(jù)與人工智能時代之后，新聞媒體行業(yè)之間的競爭更加激烈，各大新聞媒體都希望能夠在行業(yè)競爭中取得領先地位。在數(shù)據(jù)新聞誕生之前，新聞媒體競爭的基本手段是挖掘對方的記者及管理人才。但是，在數(shù)據(jù)新聞出現(xiàn)之后，算法爭奪成為新聞媒體競爭的新焦點。2019年7月底，人民日報社副總編輯許正中在“2019中國網(wǎng)絡媒體論壇”上的演講中指出：“未來，一個媒體平臺的競爭力可能會取決于數(shù)據(jù)、算力和算法。”①由于算法本身就是數(shù)據(jù)程序，并需要在訓練、使用過程中不斷地運行模型參數(shù)，所以很容易被第三方通過各種手段竊取。

數(shù)據(jù)新聞算法一旦被第三方竊取，新聞媒體行業(yè)的公平競爭將遭到嚴重破壞，原數(shù)據(jù)新聞用戶被置于危險之中。與傳統(tǒng)的高薪拉攏人才相比，算法竊取者無須花費多高的成本，就能夠提供數(shù)據(jù)新聞信息，而擁有該算法所有權的媒體則面臨巨大的商業(yè)損失，新聞行業(yè)的公平競爭因而遭到嚴重破壞。不僅如此，由于數(shù)據(jù)新聞算法自身還擁有較多的個人數(shù)據(jù)信息，被第三方竊取之后，這些個人信息就很容易被置于網(wǎng)絡欺詐、人身勒索等危險境地，亦有可能進一步引發(fā)法律索賠與責任追究等一系列問題。

第二，算法錯誤風險。數(shù)據(jù)算法從設計、訓練到最后投入新聞生產(chǎn)與分發(fā)應用，其運行邏輯思維仍然無法完全代替人類。這是因為，算法的設計及訓練數(shù)據(jù)都不可能完全覆蓋所有可能發(fā)生的場景，從而使得算法本身就有發(fā)生錯誤的可能性。盡管隨著算法的不斷完善，這種錯誤的可能性在不斷地降低，而一旦該算法的參數(shù)被他人惡意修改，或是遭到網(wǎng)絡攻擊，都將使算法性能明顯下降，錯誤率明顯上升。而且，如果過度依賴這種高效、迅速的新聞生產(chǎn)模式，將很難及時覺察到可能的算法錯誤。

算法錯誤的直接后果是所生產(chǎn)的數(shù)據(jù)新聞會誤導用戶及公眾讀者，甚至影響輿論的整體氛圍，降低媒體的公信力。例如，2017年美國拉斯維加斯的惡性槍擊事件造成大量人員傷亡，事后，谷歌搜索引擎和臉書因為傳播錯誤的新聞信息而遭到公眾的強烈批評。谷歌平臺上的新聞報道不僅將兇手名字搞錯，而且新聞鏈接也被飽受爭議的社交網(wǎng)站4Chan所占據(jù)。該網(wǎng)站不僅公開傳播虛假信息，還試圖讓這次槍擊案政治化。對此，谷歌公司將其歸咎于算法錯誤。然而，此前該錯誤信息已經(jīng)被用戶大量轉發(fā)。

應對數(shù)據(jù)新聞可能產(chǎn)生的算法風險，宜采取以下措施。

在算法泄露問題上，各新聞媒體及網(wǎng)絡平臺須加強算法的保密性。一是通過強化加密系統(tǒng)，使算法的使用訓練、實際應用分權責到具體人;二是定期進行風險評估及模擬控制，如果出現(xiàn)泄露危機，該如何及時挽救才能最大程度地減少損失;三是媒體人要樹立起嚴格的保密意識，對從事數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)及分發(fā)的相關員工定期進行保密培訓。

在算法錯誤問題上，要建立起對算法程序定期檢查及安全升級的機制。一是要防止算法參數(shù)被他人修改，設立更高的算法數(shù)據(jù)修改權限;二是對算法已經(jīng)存在的問題及時進行整改，全方位彌補已經(jīng)存在的漏洞。一旦發(fā)生問題，就能夠及時啟動應急風險機制，盡可能降低對媒體公信力的影響。

二、數(shù)據(jù)新聞的隱私風險

數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)依賴于新聞數(shù)據(jù)的大規(guī)模挖掘與采集，并由智能算法加以歸納、分析而生成。這些被收集的新聞數(shù)據(jù)，基本上都是圍繞人類社會展開的。也就是說，這些數(shù)據(jù)實際上就是公眾日常生活或一言一行的數(shù)字化，最終成為新聞媒體提取素材、整合材料、生產(chǎn)數(shù)據(jù)新聞的最終依據(jù)。然而，隨著人類社會不斷發(fā)展及文明的不斷進步，人們對個人隱私的保護也日益重視，從而使得數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)不可避免地面臨著隱私倫理風險。這也是當前人工智能及大數(shù)據(jù)應用于新聞媒體被人詬病最多之處，主要表現(xiàn)在以下兩個方面。

第一，數(shù)據(jù)采集侵權風險。隨著智能圖像及語音識別技術的不斷進步，加之與物聯(lián)網(wǎng)設備的結合，各大新聞媒體都可以通過線下進行數(shù)據(jù)的智能采集。如現(xiàn)在各種智能音箱、家用機器人等智能家用設備已經(jīng)走入千家萬戶，但它們在運行的過程中，可能不經(jīng)過用戶的允許，就可以實時收集每位用戶的生活信息而侵犯個人隱私權。2019年4月，亞馬遜公司被曝出其生產(chǎn)的智能音箱“Echo”在用戶不知情的情況下錄制其日常對話且進行分析。對此，亞馬遜辯解這是為了改進語音助手的語言理解能力與用戶的體驗反饋。此外，一些媒體在通過網(wǎng)絡或其他機構獲取數(shù)據(jù)時，也往往不會告知公眾。如英國《衛(wèi)報》曾通過推特公司自行采集數(shù)十萬用戶推文進行文本分析，探求2011年倫敦暴亂事件中謠言的傳播路徑，此舉遭到公眾抗議而使其深陷輿論旋渦。

除此之外，部分網(wǎng)絡媒體在生產(chǎn)數(shù)據(jù)新聞之時，未經(jīng)授權即通過網(wǎng)絡采集多個平臺的相關新聞信息，通過智能算法對其進行重新編輯后，再推送給用戶。這種竊取并模糊出處生產(chǎn)數(shù)據(jù)新聞的方法，直接侵犯其他媒體的新聞版權，引發(fā)媒體之間的版權糾紛。例如，2014年6月《廣州日報》等多家媒體起訴“今日頭條”侵犯其著作權。2017年，“今日頭條”再次曝出類似侵犯其他新聞媒體版權的糾紛，騰訊、搜狐、《南方日報》等多家媒體紛紛起訴其侵犯作品版權與約稿版權。原因在于，這不僅僅是簡單的新聞作品侵權問題，如果用戶形成通過“今日頭條”客戶端看新聞的習慣，那么其他生產(chǎn)新聞的媒體平臺就會失去更多的用戶。

第二，數(shù)據(jù)泄露侵權風險。數(shù)據(jù)新聞在廣泛深入的數(shù)據(jù)挖掘過程中，很容易涉及公眾的隱私數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)新聞的分發(fā)過程中，或者由于第三方的非法侵入，都有可能將公眾隱私數(shù)據(jù)暴露出來。特別是互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展與媒體商業(yè)化的追求，往往有不法分子利用其漏洞竊取并泄露數(shù)據(jù)，甚至形成數(shù)據(jù)非法買賣的產(chǎn)業(yè)鏈，數(shù)據(jù)新聞的合法性與媒體的公信力深受此負面影響。不僅如此，在媒體強大的傳播力面前，數(shù)據(jù)泄露也容易使公眾面臨網(wǎng)絡輿論暴力的威脅，甚至人身安全也會受到直接影響。有鑒于此，媒體機構為了取信公眾輿論，往往不得不公開其采集信息的手段，并接受公眾更為嚴格的監(jiān)督。此外，還需要花費更多的成本來維護已經(jīng)存儲的新聞數(shù)據(jù)，從而使其擔負起沉重的道義與經(jīng)濟負擔。

2012年12月，美國康涅狄格州紐敦鎮(zhèn)桑迪胡克小學發(fā)生惡性槍擊事件。隨后不久，紐約郊區(qū)的《新聞報》（The Journal News）刊登題為《隔壁的持槍者：你所不知道的街區(qū)武器》文章，對該報覆蓋主要受眾的韋斯特切斯特、帕特南和羅克蘭三個郡的社區(qū)槍支情況進行報道。同時，在網(wǎng)絡版上公開了韋斯特切斯特和羅克蘭的“槍支許可地圖”，并標明了持有槍支許可證居民的姓名和地址。盡管該數(shù)據(jù)是《新聞報》根據(jù)當?shù)匦畔⒆杂煞ㄌ岢錾暾埡螳@得的公共記錄，但仍然引發(fā)當?shù)毓姷膹娏也粷M。對此，《新聞報》媒體集團發(fā)行人哈森事后發(fā)表聲明辯解說：“紐約居民有權合法擁槍，同時他們也有權獲取公開信息?！雹?/p>

如何界定個人隱私權與公眾知情權的界限，是數(shù)據(jù)新聞避免隱私倫理風險爭議的根本問題。對此，媒體機構要不斷改進數(shù)據(jù)新聞算法，在數(shù)據(jù)采集之時須嚴格依照相關法律規(guī)范，對于個人敏感的信息要給予相應的識別與處理，保證既能夠抓取有用的數(shù)據(jù)，同時也不侵犯個人隱私權。同時，媒體機構也應對媒體人員加強隱私保護的培訓，提升媒體人的職業(yè)操守。另外，隨著社會進步以及人類對隱私權的日益重視，還要用發(fā)展的眼光來看待個人數(shù)據(jù)信息。許多以前不被視為隱私的信息，現(xiàn)在或未來的一段時間后就可能轉化為隱私。公眾也應對媒體保持有效的監(jiān)督，推動公眾與媒體之間在該問題上保持良性的互動關系。

三、數(shù)據(jù)新聞的應用風險

數(shù)據(jù)新聞的核心是智能算法與新聞信息的數(shù)據(jù)分析。通過智能分析與應用，探尋隱藏在海量數(shù)據(jù)背后的結構或存在模式，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)新聞的順利生產(chǎn)與分發(fā)。然而，隨著數(shù)據(jù)新聞的便利、高效為各大新聞媒體所鐘愛，數(shù)據(jù)新聞已經(jīng)深深地滲入新聞媒體的日常運作之中，這也就使得數(shù)據(jù)新聞更容易受到既有算法的影響，從而產(chǎn)生倫理風險。這并非源自智能機器自身，而是智能算法在學習人類經(jīng)驗的過程中，吸收了具有偏見的文化觀念所致，主要體現(xiàn)在算法歧視與算法濫用兩個方面。

算法歧視指設計者或開發(fā)者將自身價值觀及認知帶入算法之中，或者是算法運行了帶有歧視偏見的數(shù)據(jù)包，從而使最終生產(chǎn)的數(shù)據(jù)新聞帶有歧視性。這主要涉及兩種情況。

一是人為因素，主要涉及數(shù)據(jù)新聞算法設計者及新聞公眾用戶。設計者可能在算法的編寫過程中，將自己的主觀喜好嵌入或固化到算法之中，或有可能并沒有考慮到新聞現(xiàn)實存在一些特殊的情況。特別是在對受眾進行種族、宗教、性別、年齡的劃分時，很容易出現(xiàn)新聞傳播的不對稱與不公平，從而引發(fā)一部分公眾利益受損。臉書的廣告投放算法曾經(jīng)是按種族區(qū)分的，并允許廣告商阻止特定的種族群體看到他們的廣告。2016年11月，臉書正式宣布，將停止提供有針對性的種族廣告投放服務，尤其是在房屋租售、信用貸款和招聘求職廣告領域，會徹底禁止一切廣告商帶有種族歧視色彩的廣告投放行為。在與新聞公眾用戶互動過程之中，智能算法在這種互動、學習的過程中也可能產(chǎn)生算法歧視，因為無法判斷公眾用戶所提供的數(shù)據(jù)的好壞。2016年3月23日，微軟公司推出一個智能聊天機器人Tay，然而僅僅在推特上線一天就被緊急下架。原因在于，該智能機器人的設計者本希望它能夠與用戶在開放性的互動中學習，形成自己的觀點與看法，沒有限制其語言與交往模式。然而，Tay在與用戶對話的過程中，不僅快速“學”會了辱罵人類，還“學”會了發(fā)表有關性別歧視和種族歧視的言論。由此可見，算法并不能完全判斷這些數(shù)據(jù)背后存在的人類歧視與錯誤偏見。

二是機器學習原因。隨著數(shù)據(jù)新聞的日益普及，智能算法已經(jīng)深入媒體日常新聞生產(chǎn)與分發(fā)的方方面面。在這種情況下，簡單的智能算法已經(jīng)不能滿足媒體的發(fā)展與需要。因此，數(shù)據(jù)新聞的智能算法變得日益復雜，某些程序自我學習多維特征的趨勢突出，很可能會產(chǎn)生超出設計者控制預期的結果。之所以有這種可能，與設計者算法數(shù)據(jù)選擇存在著錯誤，或是具有偏頗的數(shù)據(jù)被帶入下一輪算法運算有關。例如，原先不具有多少偏見的機器自我學習，現(xiàn)在被帶入了越來越多的商業(yè)性指令。無論是移動客戶端，還是電腦終端，瀏覽數(shù)據(jù)新聞時，經(jīng)常跳出各種商業(yè)廣告。而這些被推薦的商業(yè)廣告，也往往因為用戶帶有傾向性的選擇，使其可能存在某些歧視性的判斷。

算法濫用是指人們在算法的使用過程中，超出既有使用目的或限制范圍而引發(fā)不良后果的情況。一般而言，數(shù)據(jù)新聞的算法濫用主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

一是設計者出于商業(yè)利益的考慮，對用戶進行不良誘導，導致用戶沉迷其中?！靶畔⒗O房”問題突出，導致用戶虛實不分，無法自拔而釀成惡性循環(huán)。例如2018年3月曝出的臉書“數(shù)據(jù)門”事件。英國的劍橋分析公司曾經(jīng)根據(jù)劍橋大學開發(fā)的APP，陸續(xù)從臉書非法獲取了5000萬用戶的數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)的智能分析技術分析這些人的興趣點與喜好，該公司精準投放他們可能喜好的數(shù)據(jù)新聞以及商業(yè)廣告，從而能夠對其政治傾向施加潛移默化的影響。事件曝光后，劍橋分析公司被迫發(fā)表聲明，表示已經(jīng)刪除全部數(shù)據(jù)，而且也沒有將該數(shù)據(jù)用于影響2016年美國總統(tǒng)大選。

二是過度依賴算法本身，導致同質化數(shù)據(jù)新聞現(xiàn)象突出，新聞原有的人文關懷理念缺失。例如，在巴西里約奧運會期間，“今日頭條”開發(fā)了“張小明”智能寫稿機器人，通過與奧運會相關數(shù)據(jù)庫的聯(lián)接，在其數(shù)據(jù)更新的2秒之內(nèi)，就可直接生成數(shù)據(jù)新聞稿，并立刻完成該新聞稿件的投放。據(jù)統(tǒng)計，在奧運會開幕后的6天里，“張小明”完成了超過200多條新聞的刊發(fā)，充分體現(xiàn)了數(shù)據(jù)新聞智能算法的及時、高效、多產(chǎn)。盡管這種新聞報道有助于用戶及時了解賽場動態(tài)，但缺乏記者的感性呈現(xiàn)，也無法引導受眾內(nèi)心的思想情感。這種數(shù)據(jù)新聞智能算法的濫用，本身就是對新聞自身人文精神理念的破壞，也無助于人類自身對這個世界認知的提升。算法的濫用也可能使部分用戶產(chǎn)生“被害臆想癥”，如懷疑手機麥克風會竊取語音信息，輸入法也會竊取數(shù)據(jù)，等等。這將導致數(shù)據(jù)開放的嚴重困難，從而影響數(shù)據(jù)新聞的進一步發(fā)展。

數(shù)據(jù)新聞的算法能否合理運用，直接影響著數(shù)據(jù)新聞質量的高低。因此，必須明確數(shù)據(jù)新聞智能算法的應用領域與邊界限制，這就需要新聞媒體構建數(shù)據(jù)新聞行業(yè)的標準準則。作為媒體人，必須認識到新聞是有活力、有情懷的信息，不能過分依賴數(shù)據(jù)新聞而產(chǎn)生惰性，失去了新聞原本擁有的價值理念。不僅如此，由于算法技術尚未成熟，更需要人的經(jīng)驗判斷與之結合。

四、數(shù)據(jù)新聞的規(guī)范發(fā)展之道

防范數(shù)據(jù)新聞倫理風險的核心是要處理好新聞媒體人與智能算法間的關系問題。當前，隨著數(shù)據(jù)新聞智能化技術的不斷進步，越來越多的媒體將新聞生產(chǎn)與分發(fā)等工作交給智能算法來完成。這樣，數(shù)據(jù)新聞算法所面臨的倫理風險也必將更加突出。特別是該算法與物聯(lián)網(wǎng)的結合，能夠擁有無限數(shù)據(jù)挖掘、抓取、分析能力，不僅使傳統(tǒng)依賴人工抓取信息的媒體人很容易陷入失業(yè)的焦慮狀態(tài)，也使許多媒體人的自主性遭到削弱，變成新聞信息灌輸?shù)墓ぞ?。這也會給新聞監(jiān)管與司法責任的追究帶來新的挑戰(zhàn)。因此，必須對數(shù)據(jù)新聞的倫理風險進行通盤考慮，改變?nèi)藱C關系在新聞生產(chǎn)與傳播中的失衡狀態(tài)，確立一套完整的風險應對框架機制。

（一）新聞理念規(guī)范

數(shù)據(jù)新聞必須堅守新聞公平正義的原則。媒體的公平與正義性，體現(xiàn)在報道新聞時力求公正、客觀的敘述事實狀態(tài)，盡可能減少主觀性意愿的干擾。這不僅是尊重人的尊嚴與基本權利的體現(xiàn)，也是對新聞核心理念的認可。因此，無論數(shù)據(jù)新聞的智能算法發(fā)展到什么程度，都不能改變新聞的核心原則。新聞媒體人必須在設計、使用數(shù)據(jù)新聞之時，增強自身對新聞核心理念的理解，牢記公平正義的新聞理念規(guī)范，保證數(shù)據(jù)新聞算法合理、合規(guī)地使用，盡可能避免歧視性等倫理風險的出現(xiàn)。不僅如此，由于數(shù)據(jù)新聞的生成很可能是多個算法之間相互協(xié)作而成，還要注意多個算法之間在數(shù)據(jù)新聞制作的過程中是否會產(chǎn)生沖突的問題。

（二）風險預防規(guī)范

必須構建數(shù)據(jù)新聞風險管控的管理框架。構建一個數(shù)據(jù)新聞風險管理的基本機制，有助于在出現(xiàn)風險危機之時及時應對。首先，這需要媒體管理層意識到數(shù)據(jù)新聞智能算法可能帶來的倫理風險，明確媒體自身倫理風險的管控目標與基本原則;其次，媒體內(nèi)部建立起倫理風險管理的基本意識與風險文化，加強對新聞媒體人的專業(yè)培訓，并定期對智能算法進行風險評估;再次，設立專業(yè)的風險應對及監(jiān)督機構，對其權力分工、資金預算、人員分配等進行合理配置，時刻準備應對可能出現(xiàn)的風險問題;最后，可以邀請外部專家，共同對可能出現(xiàn)的倫理風險進行預判，構建應對不同倫理風險的方案，做到對可能出現(xiàn)的倫理風險問題有的放矢，有備無患。

（三）完善立法規(guī)范

數(shù)據(jù)新聞的研發(fā)及應用過程應建立明確的法律法規(guī)體系。鑒于近年來數(shù)據(jù)新聞倫理事件時有發(fā)生，權責問題屢屢成為新聞媒體與公眾之間爭議的焦點。一套完整而有效的法律規(guī)范有助于明確設計者與使用方的權利與義務，全方位規(guī)范人工智能與新聞媒體之間的權責關聯(lián)，并能夠使事后問責、整改得到有效的執(zhí)行。具體來說，數(shù)據(jù)新聞算法在運行過程中，必須對收集、整理、生成、分發(fā)新聞的每一個步驟進行準確記錄，并確立隱私保護與責任歸屬。這樣，一旦哪一個步驟出現(xiàn)倫理風險問題，就能夠從技術上查明責任方從而問責到人。不僅如此，作為擁有智能算法的媒體機構，也要有專業(yè)的決策機構來負責建規(guī)立章，保障應用智能算法時的公平合理性。

（四）行業(yè)監(jiān)管規(guī)范

政府部門應加強對數(shù)據(jù)新聞智能算法使用的監(jiān)管與引導。政府是人類倫理治理規(guī)則的管控者，往往扮演著雙重角色。從國家戰(zhàn)略層面來看，數(shù)據(jù)新聞已經(jīng)成為新聞行業(yè)發(fā)展的主流，并滲入社會的各個領域，直接關系國家安全與社會的穩(wěn)定。因此，為了避免國外利用該技術破壞社會秩序，就必須在國家安全的視角下，對數(shù)據(jù)新聞的發(fā)展給予引領與監(jiān)管。這方面可以參考國外政府的監(jiān)管經(jīng)驗，如通過實名制、設立相應數(shù)據(jù)新聞安全部門及負責人等。除此之外，還可以加強與其他國家在該領域的技術與安全合作，共同維護國家新聞輿論安全。從國內(nèi)輿論層面來看，媒體行業(yè)也應該聯(lián)合起來，對數(shù)據(jù)新聞媒體過度追求商業(yè)化的不法行為——如造假、傳播非法信息等，予以堅決打擊，創(chuàng)造更好的數(shù)據(jù)新聞環(huán)境，通過行業(yè)規(guī)范化促進新聞媒體間的良性競爭。

（責任編輯：江璐）